The Devs
@thedevs · Post #1579 · 24.09.2019 г., 15:08
Introduction to event-driven architectures with RabbitMQ. #article#tutorial#rabbitmq @thedevs https://kutt.it/XOv5yT
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #385 · 17.06
Второй онлайн-день #DotNext закончился. В числе прочего был интересный разговор на тему «Страх и ненависть в Open Source», но я вам о некоторых особо заметных случаях рассказывал уже вот тут и тут. Ещё послушал про обратное соединение распиленного монолита (бывает, что и такое нужно!) и ещё пару докладов. В целом, впечатления противоречивые. Опишу кратко. Плюсы: 1. Высочайшего качества техническая организация. Ничего не глючило, чистая картинка и звук, удобный UI. 2. Были полезные и практичные вещи, интересные. 3. Реально отвечали на вопросы в чате в реалтайм-режиме. Что прошло ниже моих ожиданий (я впервые на такой дорогой IT-конференции): 1. Наверное, подсознательно я ожидал что с учётом цены билета буквально каждый доклад будет супер звёздным уровня "Торвальдс лично рассказывает подробности устройства ядра Linux, и делает это с шутками и котиками". Но доклады в среднем довольно обычные. Некоторые поверхностные, другие на очень далёкую от меня тему. И ещё их не очень много, не то, чтоб был гигантский выбор. Хотя, справедливости ради, больше 2-3 лекций в день тяжело осилить. 2. Интерактивные фишки формально заявлены: виртуальные стенды и квизы. По факту, во-первых, стенды и квизы полностью повторяют друг друга, во-вторых, их было всего два, и интересный (на мой личный взгляд) только один. Я ожидал, что их хотя бы десяток будет. 3. Часть обсуждения в Telegram, часть прямо в онлайн-чате лекции, и это, на мой взгляд, не пошло на пользу. Мне не хотелось вступать в Telegram-чат, но активность в основном чате лекции была низкой, при этом с телефона такой чат вообще не подразумевался. Я для себя убедился, что всё-таки именно мне в таких мероприятиях важна офлайновость: прийти и вживую потусить, получить мерч, поучаствовать в активностях. Чисто в онлайн-формате сугубо на мой взгляд мероприятие себя не окупает. Посмотрим, что будет в офлайне 27-го числа, напишу вам отзыв. #dev
Резултати
Намерени 4 подобни публикации
Търсене: #rabbitmq
当前筛选 #rabbitmq清除筛选
MDC Uzbekistan
@mdcuzbekistan · Post #628 · 07.01.2023 г., 14:57
.NET loyihalarida RabbitMQ dan foydalanish Menimcha barchangiz message-broker so'zini eshitgan bo’lsangiz kerak, kamida qulog'ingizga chalingan. Mana osha kun keldi inshaAlloh. Ushbu mahorat darsida sizlar bilan RabbitMQ tehnologiyasi bilan tanishamiz. Mavzuni kengroq yoritib berish uchun O'tkirbek Sobirjonovni speaker sifatida taklif etdik. Barchangizni ushbu mahorat darsida kutib qolamiz. Kirsangiz hursand bo'lamiz, kirmasangiz hafa bo'lish yo'q ) Sana: 8-yanvar, 20:00 Havola: Zoom Speaker: O'tkirbek Sobirjonov #rabbitmq#queueing#messagebroker#consumer .NET Uzbekistan Community ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Youtube
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15122 · 05.09.2025 г., 12:30
#typescript#chatbot#chatwoot#cloud_api#dify#evolution#n8n#openai#pusher#rabbitmq#typebot#whatsapp#whatsapp_api#whatsapp_bot Evolution API is a powerful tool that lets you connect and control WhatsApp and other messaging platforms easily. It supports both free WhatsApp Web-based API and the official WhatsApp Business API, plus upcoming Instagram and Messenger support. You can integrate it with popular services like OpenAI for AI features, Chatwoot for customer support, and Amazon S3 for media storage. There’s also a lightweight version for simple, fast setups. Using Evolution API helps you automate messaging, manage chats, and build smart bots, saving time and improving communication for your business or projects. https://github.com/EvolutionAPI/evolution-api
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00
#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai